Découverte de motifs d'évolution significatifs dans les séries temporelles d'images satellites

François Petitjean 1 Florent Masseglia 2, 3 Pierre Gancarski 1
1 LSIIT - Laboratoire des Sciences de l'Image, de l'Informatique et de la Télédétection
2 ZENITH - Scientific Data Management
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier, CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
3 AxIS - Usage-centered design, analysis and improvement of information systems
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , Inria Paris-Rocquencourt
Résumé : Les séries temporelles d'images satellites (ou Satellite Image Time Series - SITS) sont d'importantes sources d'informations sur l'évolution du territoire. Étudier ces images permet de comprendre les changements sur des zones précises mais aussi de découvrir des schémas d'évolution à grande échelle. Toutefois, découvrir ces phénomènes impose de répondre à plusieurs défis qui sont liés aux caractéristiques des SITS et à leurs contraintes. Premièrement, chaque pixel d'une image satellite est décrit par plusieurs valeurs (les niveaux radiométriques sur différentes longueurs d'ondes). Deuxièmement, ces motifs d'évolution portent sur des périodes très longues et ne sont pas forcément synchrones selon les régions. Troisièmement, les régions qui ne sont pas concernées par des évolutions signiticatives sont majoritaires et leur domination rend difficile l'extraction des motifs d'évolution. Dans cet article, nous proposons une méthode qui répond à ces difficultés et nous la validons sur une série d'images satellites acquises sur une période de 20 ans.
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https://hal.inria.fr/hal-00640214
Contributor : Florent Masseglia <>
Submitted on : Thursday, November 10, 2011 - 11:17:01 PM
Last modification on : Wednesday, December 18, 2019 - 10:22:05 AM
Long-term archiving on: Saturday, February 11, 2012 - 2:30:14 AM

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François Petitjean, Florent Masseglia, Pierre Gancarski. Découverte de motifs d'évolution significatifs dans les séries temporelles d'images satellites. EGC: Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2011, Brest, France. pp.665-676. ⟨hal-00640214⟩

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